decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다.
이미지가 BMP, GIF, JPEG 또는 PNG인지 감지하고 적절한 작업을 수행하여 입력 바이트 문자열을 dtype 유형의 Tensor로 변환합니다.
참고 : decode_gif는 3차원 배열[높이, 너비, num_channels]을 반환하는 decode_bmp, decode_jpeg 및 decode_png와 달리 4차원 배열[num_frames, height, width, 3]을 반환합니다. GIF 파일을 BMP, JPEG 및/또는 PNG 파일과 혼합하는 경우 그래프를 구성할 때 이 점을 고려해야 합니다. 또는 이 함수의 Expand_animations 인수를 False로 설정합니다. 이 경우 작업은 3차원 텐서를 반환하고 애니메이션 GIF 파일을 첫 번째 프레임으로 자릅니다.
참고 : 애니메이션 GIF의 첫 번째 프레임이 전체 캔버스(최대 프레임 너비 x 최대 프레임 높이)를 차지하지 않는 경우 비어 있는 영역(첫 번째 프레임)을 0(검은색)으로 채웁니다. 전체 캔버스를 차지하지 않는 첫 번째 프레임 이후 프레임의 경우 이전 프레임을 사용하여 비어 있는 영역을 채웁니다.
중첩 클래스
| 수업 | DecodeImage.옵션 | DecodeImage 의 선택적 속성 | |
공개 방법
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 DecodeImage.Options | 채널 (긴 채널) |
| static <T 확장 번호> DecodeImage <T> | |
| 정적 DecodeImage < UInt8 > | |
| 정적 DecodeImage.Options | ExpandAnimations (부울 ExpandAnimations) |
| 출력 <T> | 이미지 () `[높이, 너비, 채널]` 모양의 3D 또는 `[프레임, 높이, 너비, 채널]` 모양의 4D.. |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 DecodeImage <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <String> 내용, Class<T> dtype, 옵션... 옵션)
새로운 DecodeImage 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 내용물 | 0-D. 인코딩된 이미지 바이트입니다. |
| dtype | 반환된 Tensor의 원하는 DType입니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- DecodeImage의 새 인스턴스
public static DecodeImage < UInt8 > create ( 범위 범위, 피연산자 <String> 내용, 옵션... 옵션)
기본 출력 유형을 사용하여 새로운 DecodeImage 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 내용물 | 0-D. 인코딩된 이미지 바이트입니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- DecodeImage의 새 인스턴스
공개 정적 DecodeImage.Options 확장 애니메이션 (부울 확장 애니메이션)
매개변수
| 확장애니메이션 | 반환된 작업의 출력 형태를 제어합니다. True인 경우 반환된 작업은 PNG, JPEG 및 BMP 파일에 대한 3D 텐서를 생성합니다. 애니메이션 여부에 관계없이 모든 GIF에 대한 4D 텐서입니다. False인 경우 반환된 작업은 모든 파일 유형에 대한 3D 텐서를 생성하고 애니메이션 GIF를 첫 번째 프레임으로 자릅니다. |
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